物流的大数据优化供应链

大数据正在革新许多业务领域，而物流分析就是其中之一。物流的复杂性和动态性，再加上对许多可移动设备的依赖，这些设备会在供应链的任何地方造成瓶颈，使物流成为大数据的理想用例。

例如，大数据可用于优化路由，简化流程，并为整个供应链提供透明性，从而使物流公司和船运公司都受益。在我们的研究中，有98％的3PL表示，改进的数据驱动型决策“对于未来供应链活动和流程的成功至关重要”。此外，接受调查的81％的托运人和86％的3PL表示，有效使用大数据将成为“其供应链组织的核心竞争力”。为什么物流公司对优化如此感兴趣？原因有两个：它可以帮助他们节省资金并避免延迟发货。在管理交付系统或供应链时，您必须在过度使用资源和车辆与使用车辆不足之间划清界限。如果您在一条运输路线上投入了过多的车辆和资源，那么您所花费的钱就会超出您的预算，而且在其他地方资源可能不够。

但是，如果您低估了某个特定路线或交付所需的车辆数量，则有使客户延迟发货或者到货的风险，这会对您的客户关系和品牌形象产生负面影响。

优化的挑战方面，有效分配资源所涉及的因素也在不断变化。例如：燃油成本可以改变、高速公路和道路可以暂时关闭，也可能新建、由于维修或新购置，您使用的车辆数量可能会发生变化、季节性和即时性天气状况都在不断变化.....

大数据和预测分析为物流公司提供了克服这些障碍所需的额外优势。送货卡车上的传感器，天气数据，道路维护数据，车队维护时间表，实时车队状态指示器以及人员时间表都可以集成到一个系统中，该系统可以查看过去的历史趋势并提供相应的建议。大数据允许自动化系统通过智能路由，以及许多不同的数据集和数据流来运行。例如，亚马逊的配送中心已经配备了自动化设备，该自动化设备使用少量的橙色KIVA机器人从货架上抓取物品。

如果您居住在距亚马逊中心30分钟之内的地方，亚马逊还有自动无人机可以为您运送物品。Uber和其他公司已经在进行自动驾驶汽车的试运行，不难想象整个供应链可以自动化，从装卸，驾驶到最终交付。

也许人类仍然会参与到城市地区的最后一英里运送中，使用自行车或踏板车在繁忙的城市街道上穿行，而郊区将有自动驾驶卡车或无人机运送。

大数据正在改变物流的本质，我们正处于风口浪尖。物流中的大数据可用于减少最后一英里交付过程中的效率低下，提高供应链的透明度，优化交付，保护易腐货物以及使整个供应链自动化。

物流公司正在努力做出更多以数据为依据的决策。具有远见卓识的公司已经将传感器和物联网与商业智能软件相结合，正在降低成本并提高客户满意度。